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受講生学びのアーカイブ

〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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分析 ✕ 時間
に関する学び

全548件の振り返りを公開中

分析

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時間

データ・アナリティクス入門

惜しみない実践！多視点で未来を探る

実践の重要性に気づいた？今まで学んできたことを、惜しみなく実践することの大切さを実感しています。 ABテストの仕組みは？ ABテストとは、ウェブサイトや広告、アプリなどで複数のパターン（例えばA案とB案）を用意し、ユーザーの反応を比較することで、どちらがより高い成果（売上、クリック数、登録数など）を生み出すかを検証する手法です。分析の進め方はどう？今回はABテストの実施はありませんでしたが、これまで通り、分析の際にはWhat、Where、Why、Howの順序で時間を惜しまず取り組むことが大切だと感じました。また、分析においては、複数の視点からダブりや漏れがないかを十分に確認するよう心がけています。

40代男性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

AI時代に輝く人間の挑戦

人間の役割はどう変わる？ AIを活用し始める中で、これまで以上に「私たち人」に求められるものについて深く考えるようになりました。今後、先進的なAIの利用が当たり前となる時代には、私たちの役割も変わっていくと感じています。その変化に対応し、何が求められるのかを模索する必要性を実感しました。 AIスキルの磨き方は？まずは、現状以上にAIを使いこなせるようになることから始めます。1週間の中で、データ分析におけるプロンプトの試行錯誤、試行錯誤の結果のまとめ、そして最新のAI動向の調査に取り組む時間を設け、トライアンドエラーを繰り返しながら、AIを仕事のパートナーとして活用するスキルを磨いていきます。

30代男性交通・輸送一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

柔軟な視点で拓く分析の未来

複数の切り口はどう？「モレなくダブリなく」という分解内容を複数決めるのは難しいと感じました。結果次第で今後の方向性が変わるため、MECEを意識し、頭を柔軟に保ちながら複数の切り口を検討することが必要だと痛感しています。データ分析の練習もしっかり続けたいと思います。在庫と売上の関係は？また、顧客の売上傾向を分析することで、倉庫内の在庫保有数まで見えてきて、ロス低減につながる可能性があります。しかしながら、「モレなくダブリなく」やMECEを意識しつつ、柔軟に複数の切り口を検討するのは難しく、時間がかかりそうです。それでも、洗い出し作業を通じて一歩一歩進めていこうと考えています。

40代女性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説の先に広がる未来

仮説検証で成果は？不確実性の高い環境では、明確な正解が存在しないため、目的を設定し仮説と検証を迅速に繰り返すことが成果創出に繋がると実感しました。特に、結論や問題解決に向けた仮説を時間軸で整理する視点は有効であり、生成AIを活用して検証の幅と速度を高めることで、思考の質や意思決定の精度が向上すると感じています。将来像はどうなる？また、設備投資の構想や実行の承認可否判断の資料作成においても、仮説を立て検証する手法が有用であると確信しました。不確実な部分を具体的に分析して活用することで、将来の在りたい姿をより明確に描くことができ、ぼやけた将来像がクリアになると実感しています。

50代男性機械部長

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データ・アナリティクス入門

地道な実践で磨く分析力

なぜ地道な訓練が必要？分析方法について振り返りました。実践を重ねる中で、ロジックやパターンを引き出すためには地道な訓練が不可欠だと感じています。また、ロジックやパターンを見える化し、誰でも使いやすい形にまとめたテンプレートの作成も有用ではないかと考えています。なぜ視点を広げる必要？業務上、偏った分析が繰り返されているため、俯瞰的な視点を取り入れたアプローチが求められています。この点を踏まえ、異なる2つのパターンで分析を行う方法を検討中です。時間がかかる点には懸念がありますが、自身の提案者としての立場を守るためにも、この試みに取り組む価値があると考えています。

50代男性コンピュータ/ネットワークセキュリティ契約／委託／派遣など

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クリティカルシンキング入門

繰り返し実践するクリティカル思考

クリティカルシンキングは何？これまでクリティカルシンキングについて学んできましたが、実戦で使えるようになるためには、日々その意識を持ち続けることが必要だと感じています。思考を深めるまでにはまだ時間がかかるものの、繰り返し実践するうちに、自然と身についていくものだと思います。分析手法はどう？また、日常の分析業務においては、まず答えを導くための問い（イシュー）を明確に設定し、その問いに一貫して意識を向けながら対象を細分化していく方法をとっています。この手法により、さまざまな視点から分析を進めることができ、より確かな結論にたどり着けると実感しています。

30代男性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

グラフでひらく新発見の扉

グラフ選びの意図は何？データをグラフ化する際には、何を見たいのか、何を伝えたいのかを明確に意識してグラフを選ぶことが大切であると認識しています。しかし、実際の現場では、意図がはっきりしていないまま時間の制約の中で作業を進めるケースも多いように感じます。複数グラフで新発見は？そのような状況では、生のデータを複数のグラフで表現することで、思いがけない発見が生まれることがあります。こうした新しい気付きから、伝えたい内容を具体化していく方法は、スピード感を持ってデータ分析や資料作成を進める上で非常に有効だと考えました。

50代男性自動車課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

あなたも一歩、未来へ踏み出す

AIの可能性と限界は？ AIは分析や一般的な考察には適していますが、抽象的な指示に対しては人間の意図を完全には汲み取れないと感じています。そのため、下書きとしては有用ですが、必ず自分で一読し、納得した上で採用する必要があると考えています。顧客提案と効率化は？また、顧客提案や文面作成、プレゼン資料の下書きに活用できる点が魅力です。さらに、顧客ニーズの把握や市場動向のリサーチにも活用できるため、特にビジネスライクな文章作成にかかる時間を効率化できると期待しています。

40代男性係長／主任

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